An innovative green approach to optimize the extraction of functional ingredients from Ulva lactuca and Ascophyllum nodosum: Safety studies
Notice bibliographique
Résumé
Research to isolate seaweed bioproducts and identify their health-promoting effects is gaining increasing attention due to their potent antimicrobial, anti-inflammatory and antioxidant properties. This study describes the positive effect of particle size reduction, validated by different seaweed examples, in boosting the extraction yields of bioactive compounds, when utilized in conjunction with innovative, short-duration, green heating protocols (i. e subcritical water extraction (SBWE). In these validation protocols, we optimized the recovery of antibacterial, antioxidant and anti-inflammatory bioactivities from 2 different macroalgal species; brown algae ( Phaeophyceae ex: Ascophyllum nodosum ) and green algae ( Chlorophyta ex: Ulva lactuca ). Different hot extraction protocols were applied to extract different particle sizes (ranging from fine to coarse: <25; 25-53; 53-106; 106-355; >355 μm) of powdered seaweed samples. The obtained results demonstrated that the highest extraction yields of total carbohydrates, glucuronic acid, phenolics and flavonoids, as well as antioxidant, antimicrobial and anti-inflammatory activities were obtained with microwave protocols for a defined time using the particle sizes of 25-53 μm. Furthermore, we confirmed the safety profile of seaweed extracts on RAW 264.7 cells and verified by measuring the Transepithelial Electrical Resistance (TEER) of Caco-2 monolayer cultures. In conclusion, our study confirmed the efficacy of the optimized green extraction approach in the preparation of safe and valuable bioactive compounds that could be used in the development of seaweed-based functional foods and nutraceuticals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».